「Rユーザのためのtidymodels[実践]入門〜モダンな統計・機械学習モデリングの世界」（技術評論社）の評判・価格・レビュー

機械学習を学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。

著者

松村 優哉/瓜生 真也/吉村 広志 ／ 技術評論社

価格

2992円 (楽天ブックス)

発売日

2023年01月06日

楽天レビュー

★★★★★ 5.0（2件）

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この本について

Rには多くの分析手法を実行するパッケージが提供されていますが、同じ用途であってもパッケージごとに関数の記法が違ったり、データの入力形式や出力形式が違ったりするため、データの前処理やモデルの評価といった工程におけるコーディングは、意識しなければバラバラになってしまいます。また、これが原因でスムーズな分析パイプラインを作成できず、分析環境で行ったモデリングを本番システムへ移行することを考えると、その保守は困難を極めます。

これらの問題を解消するために開発され、統一的なインターフェースを提供するのがtidymodelsです。データ整形における同様のコーディングの問題を解決するためのパッケージ群で知られるtidyverseのプロジェクトの1つとして注目を浴びています。

データ分析の工程には、データ準備、モデルの作成、モデルの評価、モデルの改善、モデルの運用といった一連の工程があります。本書ではそれぞれの工程をtidymodelsパッケージ群で行う方法について解説します。tidymodelsパッケージ群を利用することで、スムーズなデータ分析パイプラインを効率的に構築できるようになるでしょう。 tidymodelsとは 本書の特徴 本書の構成 本書の対象読者 本書で解説しなかったこと 本書のサポートページ ようこそtidymodelsの世界へ

第1章 データの準備 ■1-1 データ分割とリサンプリング法 ■1-2 rsampleパッケージによるデータ分割のアプローチ ■1-3 無作為抽出によるデータ分割が不適切なケースへの対応 ■1-4 リサンプリング法 ■1-5 recipesパッケージによる前処理 ■1-6 まとめと参考文献

第2章 回帰モデルの作成 ■2-1 statsパッケージによる線形回帰モデルの作成 ■2-2 parsnipパッケージによる線形回帰モデルの作成 ■2-3 parsnipパッケージの便利な機能 ■2-4 yardstickパッケージによるモデルの評価 ■2-5 まとめと参考文献

第3章 分類モデルの作成 ■3-1 分類モデルとは ■3-2 parsnipパッケージのpredict()関数の扱い方 ■3-3 parsnipパッケージによる分類モデルの作成 ■3-4 yardstickパッケージによる離散値の評価指標 ■3-5 yardstickパッケージによる連続的な確率に対する評価指標 ■3-6 まとめと参考文献

第4章 モデルの運用 ■4-1 workflowsパッケージによるレシピやモデル、データの変更 ■4-2 workflowsetsパッケージによる複数レシピ・モデルの一元管理 ■4-3 まとめと参考文献

第5章 ハイパーパラメータチューニング ■5-1 ハイパーパラメータチューニングの流れ ■5-2 ハイパーパラメータチューニングの手法 ■5-3 tuneパッケージによるハイパーパラメータチューニング ■5-4 まとめと参考文献

第6章 自然言語処理を使ったtidymodels実践 ■6-1 データと形態素解析器MeCabの準備 ■6-2 tidymodelsによるモデリング ■6-3 まとめと参考文献

判型：単行本

機械学習とは

機械学習は、データから規則性を学び、新しい入力に対して予測や分類を行う技術です。人が作る固定ルールとは異なり、モデルがデータの傾向をもとに判断基準を最適化します。実務ではデータ活用の共通基盤として、画像・文章・音声など多様な分野につながる入口です。

こんな人向け：想定読者は、プログラミングの基本操作ができるか、あるいはこれから始める読者です。統計や数学を完璧にしなくても進められますが、何を学んだかを言葉で説明しながら進める姿勢が有効です。

独学ロードマップでの位置

学習は、前提理解→実装→評価・改善の順に重ねるのが自然です。最初から難易度の高いテーマを扱うより、土台を分割して積む構成の方が長く読み続けやすいです。

1. Pythonの基本とデータの読み書き、可視化までを最初に反復する
2. 確率・統計の基本概念を、式だけでなく用途と一緒に理解する
3. 回帰や分類などの基礎手法を小規模データで手を動かして実装する
4. 評価指標と検証設計を学び、結果の意味を読み解く練習をする
5. 前処理・学習・評価の流れを回して、再現できる学習ノートを残す

独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢

独学の肝は、教材選びより先に学習目的を言語化することです。理論説明、実装例、検証手順の三層が揃っている教材を選ぶと、知識が分断されにくくなります。公式や定理は最小単位で理解し、難所は図表や簡単なデータで自分の言葉に言い換えると定着が早まります。

独学が不安、または期限付きで進めたい場合は、学習計画が明文化されている体系的なコース形式を検討すると、継続の見通しが立てやすくなります。特に、進捗のチェック項目が明確で、誤りの原因を段階的に切り分ける設計は、独学の空白部分を埋めるのに向きます。 ▶ 給付でいくら戻るか試算

よくある質問

Q. 数学が苦手でも始められますか？

始めること自体は可能です。難しい式を最初に詰め込むより、なぜその手法が必要かを実データで確認しながら進める方が、理解の負担が下がります。必要な数学は、学習を進めるに連れて少しずつ補っていく順が現実的です。

Q. 読むだけで実務に役立つレベルになりますか？

読了だけでは知識は増えますが、実務で再現する力は別です。各章で実際にデータを処理し、結果を可視化・解釈するまで行うと移行しやすくなります。運用では、モデルの前提条件と限界を説明できることが重要です。

Q. 最初に避けるべき勉強の失敗は何ですか？

概念よりも用語やアルゴリズム名を先に覚えすぎると、全体像を失いやすくなります。データ前処理や評価を飛ばすと、後で調整しても原因が分からなくなります。小さな題材で一連の流れを回し、意図と結果をセットで確認する習慣を先に作るのが安全です。

次の一冊：次に読む方向としては、データ基盤の整備や可視化の理解を深める本が有効です。あわせて、深層学習の導入とモデルの説明性・運用管理へ進むと、機械学習の理解領域が実務寄りに広がります。

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